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Google All in AI都做的了什么?



作者 | 王玉成责编 | 唐小引转载自 CSDN(ID:CSDNnews)
编者按:Google 这家成立于 1998 年的公司,起于互联网搜索引擎,其 Android 是移动操作系统当之无愧的霸主,不满足于语音识别+搜索,而从 2016 年开始了真正意义上的人工智能起点,到如今真正地 All in 了 AI,更是在学术和应用上两面开花。那么,Google 在 AI 上究竟都实现了什么?我们或许可以从前不久的 Google I/O 上一窥究竟。
很幸运今年又再一次来到 Google I/O 现场,会场仍然在离 Google Complex 不远的海岸圆形剧场。会议开始之前,主会场人头攒动,各种欢呼声,结伴照相的声音此起彼伏,恍若入了庆典的海洋。这三天的会场万里睛空,除了在 Keynote 中某个团体开着飞机拉横幅之外,基本上没有出现其他干扰。由于 Keynote 的一些图片已经满天飞大家也看到了许多,笔者就现场抓拍了 Google Brain 的老大 Jeff Dean 出场的画面。
这应该是这位大佬,为数不多的在 Google I/O 出场的场景。既然各个 Session 的全程视频网上都有,那我就专注于 Google I/O 大会 AI 相关的展台,今年的 ML 相关的展台也设的比较特殊,就在会场入口不远处。整个 I/O 的标志是 I/O Lankmark 的位置,而 AI 相关的展厅便是附近的 G 位置,得天独厚。我在第二天的下午,就跑到 AI 相关的展台,去看看里面倒底有什么。所有的展厅外面都是搭的帐篷,ML+AI 放在一个展厅,用最醒目的大红色加以标注。

Google AI Research
进门右拐,可以看到 Google AI Research 的展位。人工智能发展到今天,数据越来越重要,谁掌握了数据,谁就能够做出更好的 AI 模型,数据是人智能的食粮。大公司可以以数据取胜,那么,对于众多开发者,探索人工智能如何落地的工程师,如何得到有效的数据呢?Google AI 搜索主要解决数据集的问题,让你免费获得可以公开的数据集。

我们知道,Google 最强有力的武器便是它的搜索工具,便携,好用。而且不会出现各种诈骗信息。那么,Google 对于数据集专门出了一个搜索通道,会加速 AI 的学习使用。附数据专项搜索引擎的地址:我们以 students 为关键字,查找一下数据。打开页面为:;docid=aTkZB%2F0%2F6kN6Bq6AAAAAAA%3D%3D整个结果页面如下:

总共搜出了超过 100 个数据集。我们就从第一个数据集 kaggle 来看一下,搜出了什么样的结果:通用属性,告诉我们一份关于中学生的社会、性别的学习数据,可以看出酒精消耗程度。然后我们拿到这些数据的详细信息,包括来源网站、上传日期、数据来源、许可、可下载的文件格式。数据详继描述,说明了这份数据可以用来预测学生的最终级别。在描述中,共有 30 个数据域,把每一个域的数据的意义,标识都解释的一清二楚。完全是妥妥的一份完全数据清洗之后的数据嘛。可以拿来直接用了。一个搜索引擎,做这么贴心。真的很不容易,是不是需要感动一下?
AI on Edge

上面这张照片所显示的是一个 Edge 端的 Demo 演示,整个演示过程如下:有一个上面带有数字标记的圆盘,圆盘编号从 1 到 8.先把圆盘投到右边的斜槽上,圆盘滚动到最右边,然后用带摄像头的 Edge TPU 去识别圆盘上的数字,如果识别完之后,自动的转动右边的黑色大的圆圈中的白色的通道,使得这个通道连通最下面用数据标识的槽。然后带数字的圆盘就会掉落到对应数字的槽中。左边是一个显示器,显示器展于从 1,2,3,4,5,6,7,8 这 8 个数字的圆盘的识别情况,照片正好识别的数字 1 的情况,我们能够看到显示屏的浏览器中,这个 Demo 的名称为“Vision Intelligence with AutoML and Edge TPU”。 用 AutoML 和 Edge TPU 实现视觉智能。我起初觉得就是用 Edge TPU 实现简单的数字分类,难度在于圆盘识别的数字可能是歪的,需要调正,然后再识别。但是展台工作人员告诉我,这个 Demo 完成了两个功能,一个功能是识别数字,打开对应通道,另一个功能是检查圆盘有没有破损情况,如果有破损,那么会标记出来,在显示屏上会显示”break”。相当于是 2 个 AI 模型共同工作,得出的结果。即使只是一个小小的 Demo,但背后的技术含量还是很高的。那么,让我们的思绪乱飞一会儿,这样的 Demo 有什么样的实际应用场景?而且我们用不同的 AI 模型相互搭配、乱入,可以获得什么奇妙的应用场景呢?欢迎留言讨论。
Custom&Pre-Trained Models

Custom&Pre-Trained Models 这个展台实际上向我们展于,我们在视频中,实时识别的数据,我们可以做什么样的处理,达到我们想到的结论。再补上一张图:

这张图也是这个展台中的,相当于用这个模型,可以分灯出人、飞机、汽车等一些对象。如果是摄像头处理的视频流,那么,可以用时间记录下来,在时间轴上,什么时间识别出了什么样的物体?这个类型的识别,更能够用于人口流量的统计等场合。比如一个十字路口,每一秒,每一天过了多少人?如果人流量太大,可以做一些分流。
Dance Like
这应该是具有互动性的一个展台了。
这个展台实际上想展示 AI 在舞蹈方面的应用。首先站在背景的男士,可以看到他的对面有一个显示器,显示器上是一个舞蹈老师在跳舞。我们学舞蹈时,也会这样做,前面有一个老师,现场教学。在前面,观众可以看得到的显示器有两个画面,左边的画面是真实的跳舞的人的动作。右边的画面是舞蹈老师和跳舞的小伙子重叠的影像。而且能够实时的看到姿势的差异。我们用另一张图片展现一下。

这张图片就更明显了,在这个时间点上,后面跳舞的帅哥是正面稍微下蹲的姿势,但是老师是摆腿的姿势,完全不一样。对于学习跳舞来说,这是一个很好的产品。但是我突然有种不好的感觉。这个产品对于人的模仿能力,是极大的考验啊。这完全是用 AI 跟人在磨啊,AI 吊打人类啊。
总结
这次的 I/O 之行,听了很多演讲,主要在 AI 的展厅实地观摩了一翻,还有一些 AI 展台没有介绍。但是上面这四个展台给我的印象特别深。对于数据处理,结论分析,实际的应用场景,都有展示。可以说,展台产品涉及到 AI 从数据到实际产品的几个主要环节,对于开发者,公司运用 AI 提供了特别好的示例。随着 AI 的应用越来越广泛,相应的落地应用会越来越多。作者简介:王玉成,IoT GDE(Google Developer Expert),目前创业,专注于利用 AI 和 IoT 等技术,加快产业或者公司的产能优化,提高公司的生产效率。从 2014 年开始参加 Google I/O 大会,历经多届 I/O,对于技术发展感触颇深,坚定的 Google 技术爱好者。◆精彩推荐◆

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